谷歌芯片向英伟达发起挑战

谷歌芯片向英伟达发起挑战

短短几个月内，谷歌的人工智能芯片就成为了科技行业最炙手可热的产品之一。包括谷歌一些最大竞争对手在内的领先人工智能开发商都在大量囤积这些芯片。

如今，Alphabet Inc.旗下的谷歌计划乘势而上，推出专用于推理（即在人工智能模型训练完成后运行其运算）的新型芯片。凭借这一举措，谷歌有望在人工智能软件快速普及的推动下，进一步挑战市场领导者英伟达公司在半导体这一快速增长领域的霸主地位。

随着对快速处理人工智能查询的需求不断增长，谷歌首席科学家杰夫·迪恩在一次采访中表示：“现在，将芯片专门用于训练或推理工作负载就显得尤为重要。” 他补充道：“我们正在研究很多不同的方面”，包括希望实现的人工智能结果速度。

该公司计划在本周于拉斯维加斯举行的谷歌云Next大会上发布其新一代定制芯片，即张量处理单元（TPU）。负责谷歌人工智能基础设施和芯片工作的阿明·瓦赫达特拒绝就一款能够加速人工智能输出的推理芯片的计划置评，但他表示“在不久的将来”可能会公布更多信息。

英伟达的图形处理器（GPU）仍然是人工智能领域的黄金标准，尤其是在训练更高级的模型方面。但越来越多的后起之秀正竞相挑战这家芯片制造商在推理应用领域的霸主地位，其中包括提供旨在缩短聊天机器人和人工智能代理响应时间的芯片。上个月，英伟达开始销售一款旨在加快推理速度的芯片，该芯片基于其从Groq公司收购的技术，据报道，这是英伟达以200亿美元的价格达成的授权协议的一部分。

谷歌在这一竞争格局中拥有独特的优势，包括十年的芯片设计经验、来自其在线搜索利润的庞大资源以及对人工智能模型的第一手洞察。在顶尖的人工智能开发商中，只有谷歌大规模生产自己的芯片，这使其能够在团队之间共享关键反馈，从而更好地定制硬件。（OpenAI目前才刚刚开始设计自己的芯片。）

在最近的一次播客采访中，英伟达的黄仁勋强调了该公司芯片的优势，称它们可以完成“大量TPU无法完成的应用”。谷歌自身则依赖TPU和GPU的组合进行开发。“很多人都希望同时使用这两种设备，”谷歌DeepMind首席执行官德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)告诉彭博社。他表示，领先的人工智能实验室对TPU的兴趣尤其浓厚。

谷歌此前曾大力宣传其芯片的推理能力。谷歌副总裁兼工程研究员帕尔塔·兰加纳坦 (Partha Ranganathan) 表示，谷歌也曾考虑过早期推出用于训练和推理的独立芯片，但迄今为止一直没有采用这种做法。随着人工智能领域的投资热潮从训练转向推理，这种情况可能很快就会改变。

分析师奇拉格·德卡特 (Chirag Dekate) 指出：“竞争的焦点正在转向推理。”他表示，根据他的经验，谷歌的 Gemini 模型在应对复杂的推理任务方面速度最快。“在这一领域，谷歌拥有基础设施优势。”

据Gimlet Labs联合创始人Natalie Serrino称，如今的TPU已成为新兴AI代理处理结果的有力选择，这些AI代理能够代表用户处理更复杂的任务。Gimlet Labs是一家初创公司，致力于开发将AI任务路由到最适合每个任务的芯片的软件。“它们是应对爆炸式增长的工作负载的绝佳工具，”她说道。

谷歌酝酿了十年的芯片研发工作在10月份迎来了新的突破，当时备受瞩目的AI开发商Anthropic PBC宣布了一项扩大协议，将使用多达100万个TPU。次月，谷歌发布了更先进的Gemini 3模型，该模型在TPU上进行训练和运行，并获得了极高的评价。

此后，大型企业对谷歌芯片的需求持续增长。Meta Platforms Inc.签署了一项价值数十亿美元的协议，将在未来几年通过谷歌云使用TPU。 Meta公司基础设施主管桑托什·贾纳丹表示，该公司刚刚获得了首批数量可观的TPU，目前正在进行测试，以确定它们最适合哪些任务。“看起来TPU在推理方面可能具有优势，”他说道，同时指出“任何新平台都会面临挑战和学习曲线”。Anthropic

公司也与谷歌的TPU合作伙伴博通公司签署了一项协议，将获得TPU芯片，使其能够从2027年开始利用约3.5吉瓦的计算能力。Citadel Securities计划在谷歌大会上展示TPU如何帮助该公司以比以往使用GPU更快的速度训练模型。据阿布扎比科技集团G42旗下云部门Core42的临时首席执行官塔拉勒·阿尔·凯西透露，G42已与谷歌就使用其TPU进行了“多次讨论”。阿尔·凯西在谈到这些谈判时表示：“我非常看好谈判前景。”

谷歌正在采取新措施，以满足客户的实际需求。据一位知情人士透露，该公司正在测试允许像 Anthropic 这样的公司在自己的数据中心而非谷歌的设施中运行部分 TPU。Vahdat 表示，谷歌还允许 TPU 客户使用 PyTorch 等外部工具以及其他调度软件，而不必完全依赖谷歌的产品。